Vou implantar modelos de IA TinyML em microcontroladores de edge

Execute IA localmente no seu microcontrolador, sem custos de nuvem, sem latência!

IA baseada na nuvem é poderosa, mas e se seu dispositivo IoT precisar ficar offline, ser alimentado por bateria, ultra-seguro ou extremamente rápido? É aí que entram TinyML e Edge AI.

Com mais de 5 anos de experiência profissional em engenharia de firmware embarcado, eu não uso apenas wrappers básicos de IA de arrastar e soltar. Eu escrevo firmware robusto, altamente otimizado em C/C++ que integra modelos de machine learning diretamente no seu hardware de baixo consumo.

O que posso criar para você:

Classificação de dados de sensores (IMU, Áudio, Vibração, Corrente, Visão)

Reconhecimento de gestos e rastreamento de movimento

Detecção de palavras-chave de voz (controle de voz offline)

Detecção de anomalias e manutenção preditiva

Conversão e quantização de modelos (TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse)

Otimização de energia, RAM e memória flash

Hardware compatível:

ESP32 / ESP32-S3 / ESP32-CAM

Família STM32

Arduino (Nano 33 BLE Sense, Portenta)

Raspberry Pi Pico (RP2040)

Série Nordic nRF52